针对第一个问题,在bicubic上Pixel Overflow使用了EDSR模型,并使用了许多技巧例如RGB Layer Shuffle 、Per-Image Mean、Shift Residual Scaling Factor等.(NTIRE2018报告中介绍该团队使用了sobel滤波器提取SR和ground truth特征以强调边缘和细节的损失,但团队报告中似乎说明了这一方法并未有效)。 针对第二个问题,团队使用...
NTIRE 2018 图像超分辨率挑战为了在现实条件下衡量(基于示例的)单图像超分辨率的当前最新技术,比较和推广不同的解决方案,我们正在结合 CVPR 2018 会议组织 NTIRE 挑战赛。挑战有4个轨道如下:轨道1:经典双三次 使用双三次降尺度 (Matlab imresize),这是最近单图像超分辨率文献中最常见的设置。轨道2:现实的温和不利...
今年是NTIRE挑战赛举办的第二年(以下都称为NTIRE2018),主要有图像超分辨率(super-resolution)、图像去雾(dehazing)、光谱重建(spectral reconstruction)三个方向。网站如下: vision.ee.ethz.ch/ntire。超分辨率上有四个赛道,其中一个为使用经典的bicubic降尺度方式作为待重建图像,进行8倍放大重建。这也是目前大部分文献...
纵观2018到2020超分辨率的研究发展,我们可以看到,对于模拟数据集,EDSR网络简单明了简直赏心悦目,堆叠大量的残差块结构(共32个)以及加深网络的宽度,这种“大力出奇迹”的方法赢得了NTIRE2017的冠军。来到2018,ECCV冠军方案RCAN在EDSR上改进残差块结构(在每个块末尾添加通道注意力),然后堆叠更多的残差块(共200个),也是这...
纵观2018到2020超分辨率的研究发展,我们可以看到,对于模拟数据集,EDSR网络简单明了简直赏心悦目,堆叠大量的残差块结构(共32个)以及加深网络的宽度,这种“大力出奇迹”的方法赢得了NTIRE2017的冠军。来到2018,ECCV冠军方案RCAN在EDSR上改进残差块结构(在每个块末尾添加通道注意力),然后堆叠更多的残差块(共200个),也是这...
今年是NTIRE挑战赛举办的第二年(以下都称为NTIRE2018),主要有图像超分辨率(super-resolution)、图像去雾(dehazing)、光谱重建(spectral reconstruction)三个方向。网站如下:http://www.vision.ee.ethz.ch/ntire18/。超分辨率上有四个赛道,其中一个为使用经典的bicubic降尺度方式作为待重建图像,进行8倍放大重建。这也...
WDSR在NTIRE2018的比赛中图像SR赛道取得了非常不错的效果,本人今年也准备参加NTIRE2019的比赛,NTIRE2019比赛链接:http://www.vision.ee.ethz.ch/ntire19/,按照官方给的Dates安排,国内时间应该已经放出了数据集,然后官网还是找不到任何下载数据集以及查看今年赛道的地方,渣渣第一次参加超分比赛,希望有大哥能带带路呀...
【NTIRE 2018超分辨率挑战优胜方案】’Code of our winning entry to NTIRE 2018 super-resolution challenge. O网页链接 by JiahuiYu GitHub: O网页链接 ref:《Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution》O网页链接 ...
Update (Oct, 2018): We have re-implementedWDSR on TensorFlowfor end-to-end training and testing. Pre-trained models are released. The runtime speed ofweight normalization on tensorflowis also optimized. Run Requirements: InstallPyTorch(tested on release 0.4.0 and 0.4.1). ...
wdsr_ntire2018.zipPp**戏= 在2024-09-14 20:12:46 上传4.49 KB deep-neural-networks efficient-algorithm pytorch super-resolution wdsr Code of our winning entry to NTIRE super-resolution challenge, CVPR 2018官网网址 演示地址 授权方式: 界面语言: 平台环境: 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 ...